深度研究：多视角检索与带引用的结构化调研报告
「深度研究」是 SkillHub 社区 Skill @user_94161289/deep-research-v3（v1.0.0），面向学术级深度调研：多视角网络搜索、交叉验证来源、综合结论并输出带 citations 的结构化报告。无需 API Key。本文说明定位、核心能力，以及通过 skillhub CLI 安装到 Cursor 等客户端 skills 目录的步骤与典型提示用法。
閱讀全文DeepSeek Harness 插件：Kestrel 深度研究引擎
Kestrel 是針對 DeepSeek Harness 設計的深度研究引擎，旨在解決傳統工具引用虛假、來源不獨立等可信度問題。它通過代碼層面的機械校驗，要求引用必須附帶原文引語（短於24字符將被拒絕），並利用哈希匹配確保引用真實性。Kestrel 不以來源數量衡量真理，而是採用 MinHash 等算法計算“獨立起源數”，以識別同源轉載並評估來源可信度。該插件支持在 DSH 中直接使用，也可作爲獨立庫調用其校驗與圖譜分析功能，適合需要高可信度研究的開發者。
閱讀全文dsh-socrates：DeepSeek Harness 深度研究插件
`dsh-socrates` 是 DeepSeek Harness 的深度研究插件，採用 MIT 許可證。其核心理念是“一切皆插件”，通過引入蘇格拉底式澄清機制與自適應閉環研究邏輯，解決了傳統流水線缺乏驗證的問題。插件支持調查前澄清、並行多輪研究、聲明級交叉驗證、程序化引用審計及學術三源檢索。通過模型分層調度（Pro/Flash），它實現了高精度的深度調研，並自動生成包含證據庫與引用報告的文檔。
閱讀全文dsh-open-deep-research: DeepSeek Harness 深度研究插件
dsh-open-deep-research 是一個基於 DeepSeek Harness 的 TypeScript 框架，旨在解決聯網搜索、網頁閱讀及生成帶引用報告的研究型智能體構建難題。它提供規劃、執行和多模態檢索功能，支持 CLI、DSH Tool 和 API 接入。用戶需安裝 Node.js、pnpm 及 DSH 環境後，通過 `research` 或 `research-jina` Profile 運行，前者僅支持搜索，後者結合 Jina 提供網頁閱讀能力。目前項目處於 Alpha 預覽階段，存在長文檔截斷等限制，適合快速構建複雜調研流程。
閱讀全文dsh-deep-research：基於官方 workflow 的自適應深度研究插件
omdsh-dev 維護的 dsh-deep-research 是 DeepSeek Harness 工作流類插件，npm 包名 @dsh-external/dsh-deep-research。它基於官方 workflow 引擎與內置 web_search/web_fetch，用控制論與信息論實現規劃、並行研究、邊際增益停止與可選對抗審查，註冊 deep_research 工具供對話觸發。本文介紹其核心機制、安裝命令、工具參數與典型用法，並說明 profile 需含 workflows provider。
閱讀全文用 dsh-deep-research 給 DeepSeek Harness 補上自適應深度研究閉環
dsh-deep-research 是 omdsh-dev 維護的 DeepSeek Harness 工作流插件，把深度研究做成自適應閉環：規劃先定答案空間，研究按信息增益停下來，綜合保留不確定性，審查可選。本文按社區目錄頁、GitHub README 與源碼覈對安裝命令、工具參數和注意事項。
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